CN103225017B - 一种棒线材方坯加热炉模型控制方法及装置 - Google Patents

Abstract

一种棒线材方坯加热炉模型控制方法及装置，属冶金领域。包括利用PLC对加热炉的炉温进行分区控制，所述的PLC包括装钢PLC、出钢PLC和加热炉燃烧控制PLC，所述的加热炉分为炉尾段、预热段、加热段和均热段，待处理的钢坯依次通过加热炉的各段，进行加热处理，其特征是在加热炉各段炉宽方向上分别设置三只热电偶，快速稳定地跟踪确定钢坯头中尾的温度，并实现加热炉各段的炉温控制，同时结合根据粗轧入口的辐射高温计，精确控制钢坯的头尾温度分布，实时跟踪确定钢坯长度方向的温度控制钢坯长度方向的温度分布的控制精度。对提高产品质量和提高轧制稳定性以及节能降耗具有十分显著的作用，可广泛用于线材方坯的热加工或热处理领域。

Description

一种棒线材方坯加热炉模型控制方法及装置

技术领域

本发明属于冶金领域，尤其涉及一种用于线材方坯的加工或处理方法及其装置。

背景技术

对于棒线材产线而言，生产过程中对钢坯的加热控制非常重要，不仅要确保出炉目标温度和均热度，而且还要求钢坯在粗轧入口处，全长温度波动小，头中尾温度均匀；另外，钢坯的氧化与脱碳与钢坯的在炉时间和炉气温度密切相关。所以，在满足轧线节奏要求的前提下，最佳地设定各段的炉气温度，控制钢坯的升温曲线，是非常有现实意义的。

棒线材加热炉，不同于板坯加热炉，其加热对象一般是方坯。

方坯在加热炉内四面受热，需要采用二维的热传导方程来刻画或描述，由于炉内钢坯的个数相对比较多，要想利用普通的工业计算机达到实时性很强的控制要求，是一件非常困难的事。

其主要原因是，采用精确的模型进行钢坯的温度预报，耗时太大；如果采用简单的指数模型，虽然时间消耗减少了，但是模型的预报精度得不到保证。可见，如何做到既确保模型的预报精度，又能实现快速的加热设定控制，是棒线材加热炉面临的一个技术难题。

公开日为2005年7月27日，公告号为CN1644257A的中国发明专利申请中，公开了一种“热轧过程加热炉综合优化控制系统设计及其控制方法”，其通过将加热炉和粗轧机组构成一个有机的闭环系统，将钢坯在粗轧机组一侧的轧制力以及温度等轧制生产信息反馈到加热炉一侧，利用炉温预设定补偿模块动态地修改炉温设定值，结合优化控制策略和控制算法对钢坯加热过程实现综合优化控制。该专利是针对板坯加热炉的，故其要解决的技术问题与本申请所要解决的技术问题不存在相干关系。

对于棒线材而言，希望方坯在粗轧入口，头中尾的温度波动小，这样要求操作人员能够实时知道，加热炉内钢坯的头中尾温度，并且能够根据粗轧实际测量的情况，进行控制。

但是遗憾的是，目前加热炉炉内热电偶的布置都是根据工艺控制过程端来设置的，每个控制段设置一个热电偶或备用一个热电偶，所以无法准确计算钢坯头中尾的温度，只能根据粗轧轧后的情况，来调节加热炉的炉温，这往往导致调节结果严重滞后，影响了轧制稳定性和产品质量。

可见，如何能够做到钢坯头中尾温度的精确跟踪计算，并利用粗轧前的测温数据，自动控制钢坯的头尾温度，保证钢坯在粗轧入口全长温度的均匀性，是现有棒线材加热炉一直没有解决的问题。

随着市场竞争的激烈和对产品绿色低碳的要求，使得棒线材高端品种不断增加，要求棒线材加热炉的加热过程做到优质高效。

目前，大多棒线材产线加热炉没有模型控制系统，少数厂家的产品配备了国外的“黑箱”模型，这些模型都不能跟踪计算钢坯的头中尾温度，不能实现钢坯头尾温度的模型控制。

此外，现有常规热轧加热炉是最对板坯进行加热的，一般只考虑板坯上下表面的受热情况，而棒线材加热炉内的方坯要考虑四面受热的情况，而且板坯加热炉，由于板坯长短规格比较多，无法精确控制棒线材板坯的头尾温度。

对于棒线材产线而言，钢坯的加热控制非常重要，不仅要确保出炉目标温度和均热度，而且还要求钢坯在粗轧入口处，全长温度波动小，头中尾温度均匀。另外，钢坯的氧化与脱碳与在炉时间和炉气温度密切相关，所以，在满足轧线节奏要求的前提下，最佳地设定各段的炉气温度，控制钢坯的升温曲线，是非常有意义的。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种棒线材方坯加热炉模型控制方法及装置，其通过在加热炉各段炉宽方向上分别设置三只热电偶，快速稳定地跟踪确定钢坯头中尾的温度，并实现加热炉各段的炉温控制，同时结合根据粗轧入口的辐射高温计，精确控制钢坯的头尾温度分布，能够实时跟踪确定钢坯长度方向的温度控制钢坯长度方向的温度分布的控制精度，对实现产线优质高效的目标，具有十分显著的作用。

本发明的技术方案是：提供一种棒线材方坯加热炉模型控制方法，包括利用PLC对加热炉的炉温进行分区控制，所述的PLC包括装钢PLC、出钢PLC和加热炉燃烧控制PLC，所述的加热炉分为炉尾段、预热段、加热段和均热段，待处理的钢坯依次通过加热炉的各段，进行加热处理，其特征是：

在粗轧入口前安装辐射高温计，用来测量坯料轧前的表面全长温度分布；

设置一模型计算机，用于与装钢PLC、出钢PLC、粗轧入口辐射高温计和加热炉燃烧控制PLC相互交换信息，实现方坯加热炉燃烧过程的优化控制；

在加热炉各段的沿炉宽方向上，上、下部均分别安装三只热电偶，分别对应钢坯的头中尾部位的温度检测；

在加热炉的预热段，不进行炉温设定控制；

在加热炉的加热段，进行整体温度控制，不进行分区控制；

在加热炉的均热段，对应于坯料的头中尾，提供左、中、右分区的的炉温控制，以控制钢坯的头中尾温度；

其中，模型计算机获取装钢PLC信号触发装钢处理，获取出钢PLC信号进行出钢处理及通过获取粗轧入口辐射高温计测温信号进行钢坯头中尾温度的控制，周期计算通过获取加热炉燃烧控制PLC的热电偶信号，并根据钢坯在加热炉内的位置，动态计算钢坯的温度，并进行炉温设定；

其模型计算机实现方坯加热炉的模型控制方法步骤至少包括钢坯装入处理、周期计算处理和抽出处理。

进一步的，所述的钢坯装入处理是指完成钢坯初始温度的计算和相应数据的建立过程；其中，对于冷坯所述钢坯的初始温度采用环境温度；对于热坯，钢坯的初始温度设置为装炉前辐射高温计测量温度，乘以经验修正系数；

所述的周期计算是指对炉内每块钢坯，按照预定的时间周期，跟踪计算钢坯的头中尾温度；根据当前节奏计算剩余在段时间，进行典型钢坯中部的前馈控制及均热段钢坯的头尾前馈控制；针对段内所有钢坯完成各段炉温的加权设定；

所述的钢坯抽出处理是指完成钢坯抽出温度计算，并结合炉外温度跟踪及自学习模型，实现均热段的炉温反馈控制。

所述的炉外温度跟踪及自学习模型是指从出炉开始到粗轧前的辐射高温计，跟踪钢坯的头中尾温度，并采集辐射高温计的温度测量值，与模型计算值进行比较，进行自适应学习，提高模型精度。

具体的，其所述的模型计算机对钢坯采用二维差分温度模型，利用加热炉各段内炉宽方向的三只热电偶，对炉内钢坯的头中尾温度进行跟踪计算；

所述的模型计算机对加热炉各控制区的炉温设定，选择距离热电偶最近的钢坯作为典型钢坯，采用前馈控制，计算该钢坯的炉气设定温度，提高控制的实时性；

在加热炉的均热段，模型计算机针对预抽出钢坯，采用反馈控制，补偿均热段炉温，提高抽钢温度的精度；

所述的模型计算机对加热炉各控制段的炉温设定，采用典型钢坯的前馈控制、抽出钢坯的反馈控制与所有钢坯的离线加热升温曲线加权设定相结合的方法，提高控制的精度；

在加热炉的均热段，模型计算机预报钢坯头中尾在粗轧入口辐射高温计位置处的温度，求出钢坯头尾与中部温度的偏差，根据该偏差对钢坯头部、尾部相对应控制区域的炉气温度进行调节，提高钢坯对轧制过程的适应性；

所述的模型计算机采集粗轧前辐射高温计的温度，与钢坯模型预报的温度进行比较，对温度模型进行自适应学习，提高模型控制的精度。

更进一步的，所述的前馈控制方法，是指根据钢坯的当前温度和计算的剩余在段时间及标准炉温，通过温度模型的预测计算，求出到达段末时的温度，然后与工艺规定的段末目标温度进行比较，求出偏差，进而确定出该钢坯修正后的最佳炉气温度。

所述的反馈控制仅用于加热炉的均热段，针对预抽出钢坯，进行均热段的炉气温度的反馈控制。

所述的所有钢坯的离线加热升温曲线加权设定相结合的方法，是指采用离线确定的钢坯标准加热曲线T_s(k)加权平均和典型钢坯炉气前馈补偿、均热段抽出钢锭炉气反馈补偿相结合的办法，使得炉气温度的设定控制，既兼顾每个段内所有钢坯的情况，又能够控制实时性的要求；

其中，加权平均后第k段炉气温度设定值T_gas(k)的关系表达式为：

$T_{\mathrm{gas}}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{T_s}^i\left(k\right)\·{\mathrm{\ω}}_i\left(k\right)/\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_i\left(k\right)+\frac{\mathrm{\ΔT}}{{\mathrm{\α}}_k}+\mathrm{\λ}\·\frac{{\mathrm{\ΔT}}_2}{{\mathrm{\α}}_k}$

其中，ω_i为k段内第i块钢坯的权值，T_s ⁱ(k)为第k段内第i块钢坯的标准炉温，为k段内典型钢坯的设定炉温前馈补偿值，仅在均热段采用，其他控制段为0。

在所述的均热段，模型计算机预报抽出钢坯的头中尾在粗轧入口辐射高温计位置处的温度，求出钢坯头尾与中部温度的偏差，根据该偏差对钢坯头部、尾部相对应控制区域的炉气温度进行调节，提高钢坯对轧制过程的适应性。

其具体方法为：模型计算机以温度跟踪模型计算的结果为起点，求出钢坯头中尾在T_f(k)温度下的段末预报温度其中的i=1,2,3分别代表钢坯的头中尾；然后，根据工艺规定的钢坯在辊道的运行速度，分别计算钢坯头中尾的高压水除鳞温降和空冷温降确定出钢坯头中尾在粗轧入口处辐射高温计处的温度最后确定出加热炉均热段与钢坯头部和尾部相对应的控制段的炉气设定温度的修正量ΔT_head和ΔT_tail，并确定均热段头尾的炉气设定温度；

其具体的关系表达式为：

$T_{\mathrm{head}}^{\mathrm{pre}}=T_{\mathrm{exit}}^1-{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{air}}^1-{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{water}}^1+{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{head}}^{\mathrm{adapt}}$

$T_{\mathrm{body}}^{\mathrm{pre}}=T_{\mathrm{exit}}^2-{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{air}}^2-{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{water}}^2+{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{body}}^{\mathrm{adapt}}$

$T_{\mathrm{tail}}^{\mathrm{pre}}=T_{\mathrm{exit}}^3-{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{air}}^3-{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{water}}^3+{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{tail}}^{\mathrm{adapt}}$

$T_f^{\mathrm{head}}\left(k\right)=T_f\left(k\right)+{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{head}}$

${\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{head}}=\frac{(T_{\mathrm{body}}^{\mathrm{pre}}-T_{\mathrm{head}}^{\mathrm{pre}})}{{\mathrm{\β}}_1}$

$T_f^{\mathrm{tail}}\left(k\right)=T_f\left(k\right)+{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{tail}}$

$T_{\mathrm{tail}}=\frac{\left(T_{\mathrm{body}}^{\mathrm{pre}}{-T}_{\mathrm{tail}}^{\mathrm{pre}}\right)}{{\mathrm{\β}}_2}$

其中，β₁∈（0,1），β₂∈（0,1）为炉气修正的感度系数，分别为钢坯头中尾的学习系数。

本发明还提供了一种采用上述方法工作的棒线材方坯加热炉模型控制装置，包括加热炉、装钢PLC、出钢PLC和加热炉燃烧控制PLC，其特征是：

在粗轧入口前安装辐射高温计，用来测量坯料轧前的表面全长温度分布；

设置一模型计算机，用于与装钢PLC、出钢PLC、粗轧入口辐射高温计和加热炉燃烧控制PLC相互交换信息，实现方坯加热炉燃烧过程的优化控制；

在加热炉各段的沿炉宽方向上，上、下部均分别安装三只热电偶，分别对应钢坯的头中尾部位的温度检测；

所述的模型计算机获取装钢PLC信号触发装钢处理，获取出钢PLC信号进行出钢处理及通过获取粗轧入口辐射高温计测温信号进行钢坯头中尾温度的控制，周期计算通过获取加热炉燃烧控制PLC的热电偶信号，并根据钢坯在加热炉内的位置，动态计算钢坯的温度，并进行炉温设定。

进一步的，所述的模型计算机，利用加热炉段内头中尾三只热电偶，对炉内钢坯的头中尾温度进行跟踪计算，快速稳定地跟踪确定钢坯头中尾的温度，并实现加热炉各段的炉温控制，同时结合根据粗轧入口的辐射高温计，精确控制钢坯的头尾温度分布。

与现有技术比较，本发明的优点是：

1、本系统利用温度检测/控制模型系统，快速稳定地跟踪确定钢坯头中尾的温度，并实现了加热炉各段的炉温控制，同时结合根据粗轧入口的辐射高温计，精确控制钢坯的头尾温度分布；

2、该系统能够实时跟踪确定钢坯长度方向的温度控制钢坯长度方向的温度分布的控制精度；

3、该技术对实现产线优质高效的目标，具有十分显著的作用。

附图说明

图1是本发明方坯加热炉温度模型控制的装置构成示意图；

图2是本发明棒线材方坯加热炉模型控制方法流程框图；

图3为周期计算流程示意图；

图4为炉外温度跟踪及自学习流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明。

图1中，本棒线材方坯加热炉模型控制装置，包括加热炉、模型计算机、装钢PLC、出钢PLC、粗轧入口辐射高温计等部件，其中加热炉分为炉尾段、预热段、加热段和均热段。该加热炉的特点是每个段上下部段安装三只热电偶，分别对应钢坯的头中尾，均热段划分为左中右控制，分别控制钢坯头中尾的温度。

模型计算机通过与装钢PLC、出钢PLC、粗轧入口辐射高温计PLC、燃烧控制PLC相互交换信息，实现了方坯加热炉燃烧过程的优化控制，达到了优质高效的目的。

由图可知，模型计算机通过获取装钢PLC信号触发装钢处理，获取出钢PLC信号进行出钢处理及通过获取测温计信号进行钢坯头中尾温度的控制，周期计算通过获取燃烧控制PLC的热电偶信号，并根据钢坯在加热炉内的位置，动态计算钢坯的温度，并进行炉温设定。

更具体的，在加热炉划分为炉尾段、预热段、加热段、均热段（图中未示出），各段上下部沿炉宽方向设置三只热电偶，分别对应钢坯的头中尾（进入轧机方向为头）；均热段上下部沿炉宽方向划分成左、中、右三个控制区，可以分别进行左中右的炉温控制，以控制钢坯的头中尾温度；在粗轧机入口前，布置辐射高温计，可以测量钢坯的表面温度。

图2中，本技术方案的温度控制部分，包括三个部分，分别是钢坯装入处理、周期计算处理和抽出处理。

其中，钢坯装入处理主要是完成钢坯初始温度的计算和相应数据的建立，钢坯的初始温度对于冷坯采用环境温度；对于热坯，钢坯的初始温度设置为装炉前辐射高温计测量温度，乘以经验修正系数。

周期计算对炉内每块钢坯，按照一定的时间周期，比如10s，跟踪计算钢坯的头中尾温度；根据当前节奏计算剩余在段时间，进行典型钢坯中部的前馈控制及均热段钢坯的头尾前馈控制；针对段内所有钢坯完成各段炉温的加权设定，周期计算流程图如图3所示。

钢坯抽出处理，主要是完成钢坯抽出温度计算，并结合炉外温度跟踪及自学习模型，实现均热段的炉温反馈控制。炉外温度跟踪及自学习模型主要是从出炉开始到粗轧前的辐射高温计，跟踪钢坯的头中尾温度，并采集辐射高温计的温度测量值，与模型计算值进行比较，进行自适应学习，提高模型精度，其计算流程图如图4所示。

综上，本技术方案的方法主要的技术内容为：

①钢坯采用二维差分温度模型，利用加热炉段内炉宽方向的三只热电偶，对炉内钢坯的头中尾温度进行跟踪计算。

②各控制区的炉温设定，选择距离热电偶最近的钢坯作为典型钢坯，采用前馈控制，计算该钢坯的炉气设定温度，提高控制的实时性；在均热段，针对预抽出钢坯，采用反馈控制，补偿均热段炉温，提高抽钢温度的精度。

③各控制段的炉温设定，采用典型钢坯的前馈控制、抽出钢坯的反馈控制与所有钢坯的离线加热升温曲线加权设定相结合的方法，提高控制的精度。

④在均热段，预报钢坯头中尾在粗轧入口辐射高温计位置处的温度，求出钢坯头尾与中部温度的偏差，根据该偏差对钢坯头部、尾部相对应控制区域的炉气温度进行调节，提高钢坯对轧制过程的适应性。

⑤采集粗轧前辐射高温计的温度，与钢坯模型预报的温度进行比较，对温度模型进行自适应学习，提高模型控制的精度。

针对以上技术内容，再进一步详细说明如下：

①钢坯采用二维差分温度模型，利用加热炉段内头中尾三只热电偶，对炉内钢坯的头中尾温度进行跟踪计算。其中进行钢坯头中尾温度计算采用二传热数学模型，T(x，y，t)是钢坯温度分布函数，x，y，t分别代表钢坯的代表钢坯宽度、钢坯厚度和加热时间，宽度方向划分为M个点、厚度方向划分为N个点，即x∈[x₁,x_M];y∈[y₁,y_N]，在t₀时刻的初始温度分布为T(x,y,t₀)=T₀(x,y)，在钢坯宽度方向和厚度方向的热流分别是Q₁(y，t)、Q₂(y，t)、Q₃(x，t)、Q₄(x，t)，热流是根据钢坯表面温度T_{pro_i}和由热电偶表征的炉气温度T_gas及综合辐射系数ε_i来计算的，其中综合辐射系数ε_i由埋偶实验确定。

$\left\{\begin{array}{cc}\frac{\∂T}{\∂t}=\frac{\mathrm{\λ}}{\mathrm{c\ρ}}(\frac{{\∂}^{2}T}{\∂x^2}+\frac{{\∂}^{2}T}{\∂y^2})& x\∈[x_1,x_M];y\∈[y_1,y_N]\\ T(x,t,t_0)=T_0(x,y)& \\ \mathrm{\λ}\frac{\∂T}{\∂x}{|}_{x=x1}=Q_1(y,t)& \mathrm{\λ}\frac{\∂T}{\∂x}{|}_{x=x_M}{Q}_2(y,t)\\ \mathrm{\λ}\frac{\∂T}{\∂y}{|}_{y=y1}=Q_3(x,t)& \mathrm{\λ}\frac{\∂T}{\∂y}{|}_{y=y_N}=Q_4(x,t)\end{array}\right.$

其中热流的计算表达式为：σ为史提芬波尔斯曼常数。

另外，钢坯从抽出到粗轧前测温点的温度跟踪，也采用如上描述的二维温度差分模型，只是表面热流的计算方式存在差异。对于高压水除鳞冷却过程，Q_i=h×(T_water-T_pro-i)，h为等效换热系数；空冷过程，ε为空冷时等效辐射系数。

②在预热段、加热段、均热段，选择距离热电偶最近的钢坯最为典型钢坯，采用前馈控制，计算该钢坯的炉气设定温度，提高控制的实时性；在均热段，针对预抽出钢坯，采用反馈控制，补偿均热段炉温，提高抽钢温度的精度。

具体方法为：

前馈控制的方法是，根据钢坯的当前温度和计算的剩余在段时间及标准炉温，通过温度模型的预测计算，求出到达段末时的温度，然后与工艺规定的段末目标温度进行比较，求出偏差，进而确定出该钢坯修正后的最佳炉气温度。该炉气温度T_f(k)的表达式为：

$T_f\left(k\right)=T_s\left(k\right)+\frac{\mathrm{\ΔT}}{{\mathrm{\α}}_k}$

ΔT=T_aim-T_exit

其中T_s(k)为k段的标准炉温；α_k∈（0,1）为炉气修正的感度系数，ΔT为段末目标温度T_aim与钢坯段末预报温度T_exit的偏差，不同的k值分别代表了方坯加热炉的不同控制段。

反馈控制仅用于加热炉的最后一个控制段，即均热段，针对预抽出钢坯，进行均热段的炉气温度的反馈控制，即当k为均热段时，有：

$T_f\left(k\right)=T_s\left(k\right)+\frac{\mathrm{\ΔT}}{{\mathrm{\α}}_k}+\mathrm{\λ}\×\frac{{\mathrm{\ΔT}}_2}{{\mathrm{\α}}_k}$

ΔT₂为抽出钢坯的目标温度与模型跟踪计算的钢锭平均温度的偏差，λ表示反馈影响权重系数，λ∈(0,1)。

③各控制段的炉温设定，采用典型钢坯的前馈控制、抽出钢坯的反馈控制与所有钢坯的离线加热升温曲线加权设定相结合的方法，提高控制的精度。

具体方法为：各段内典型板坯的炉气设定温度T_f(k)由前面步骤确定，但是一个段内有多块钢坯，如果每块都进行预报，计算量势必增加，这将影响控制的实时性，本方法采用离线确定的钢坯标准加热曲线T_s(k)加权平均和典型钢坯炉气前馈补偿、均热段抽出钢锭炉气反馈补偿相结合的办法，使得炉气温度的设定控制，既兼顾每个段内所有钢坯的情况，又能够控制实时性的要求。加权平均后第k段炉气温度设定值T_gas(k)的数学表达式为：

$T_{\mathrm{gas}}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{T_s}^i\left(k\right)\·{\mathrm{\ω}}_i\left(k\right)/\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_i\left(k\right)+\frac{\mathrm{\ΔT}}{{\mathrm{\α}}_k}+\mathrm{\λ}\·\frac{{\mathrm{\ΔT}}_2}{{\mathrm{\α}}_k}$

其中ω_i为k段内第i块钢坯的权值，T_s ⁱ(k)为第k段内第i块钢坯的标准炉温，为k段内典型钢坯的设定炉温前馈补偿值，仅在均热段采用，其他控制段为0。

④在均热段，预报抽出钢坯的头中尾在粗轧入口辐射高温计位置处的温度，求出钢坯头尾与中部温度的偏差，根据该偏差对钢坯头部、尾部相对应控制区域的炉气温度进行调节，提高钢坯对轧制过程的适应性。

具体方法为：以温度跟踪模型计算的结果为起点，求出钢坯头中尾在T_f(k)温度下的段末预报温度（i=1,2,3分别代表钢坯的头中尾）；然后，根据工艺规定的钢坯在辊道的运行速度，分别计算钢坯头中尾的高压水除鳞温降和空冷温降确定出钢坯头中尾在粗轧入口处辐射高温计处的温度最后确定出加热炉均热段与钢坯头部和尾部相对应的控制段的炉气设定温度的修正量ΔT_head和ΔT_tail，并确定均热段头尾的炉气设定温度。具体的表达式为：

$T_{\mathrm{head}}^{\mathrm{pre}}=T_{\mathrm{exit}}^1-{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{air}}^1-{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{water}}^1+{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{head}}^{\mathrm{adapt}}$

$T_{\mathrm{body}}^{\mathrm{pre}}=T_{\mathrm{exit}}^2-{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{air}}^2-{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{water}}^2+{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{body}}^{\mathrm{adapt}}$

$T_{\mathrm{tail}}^{\mathrm{pre}}=T_{\mathrm{exit}}^3-{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{air}}^3-{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{water}}^3+{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{tail}}^{\mathrm{adapt}}$

$T_f^{\mathrm{head}}\left(k\right)=T_f\left(k\right)+{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{head}}$

${\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{head}}=\frac{(T_{\mathrm{body}}^{\mathrm{pre}}-T_{\mathrm{head}}^{\mathrm{pre}})}{{\mathrm{\β}}_1}$

$T_f^{\mathrm{tail}}\left(k\right)=T_f\left(k\right)+{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{tail}}$

$T_{\mathrm{tail}}=\frac{\left(T_{\mathrm{body}}^{\mathrm{pre}}{-T}_{\mathrm{tail}}^{\mathrm{pre}}\right)}{{\mathrm{\β}}_2}$

其中β₁∈（0,1），β₂∈（0,1）为炉气修正的感度系数，分别为钢坯头中尾的学习系数。

⑤对抽出的钢坯头中尾进行温度跟踪计算，并采集粗轧前辐射高温计的温度，与钢坯模型计算的温度进行比较，对温度模型进行自适应学习，提高模型控制精度。

具体方法为：利用二维温度跟踪模型，采用实际的运行时间及水冷状态，采用与步骤三相同的计算方法，计算出钢坯头中尾在粗轧入口处辐射高温计处的温度 并采集钢坯头中尾在辐射高温计处的实际测量温度进行自适应学习，获得学习系数自适应学习的表达式为：

${\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{head}}^{\mathrm{adapt}}={\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{head}}^{\mathrm{adapt}}\left(\mathrm{old}\right)+{\mathrm{\μ}}_1\·(T_{\mathrm{head}}^{\mathrm{act}}-T_{\mathrm{head}}^{\mathrm{post}})$

${\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{body}}^{\mathrm{adapt}}={\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{body}}^{\mathrm{adapt}}\left(\mathrm{old}\right)+{\mathrm{\μ}}_2\·(T_{\mathrm{body}}^{\mathrm{act}}-T_{\mathrm{body}}^{\mathrm{post}})$

${\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{tail}}^{\mathrm{adapt}}={\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{tail}}^{\mathrm{adapt}}\left(\mathrm{old}\right)+{\mathrm{\μ}}_3\·(T_{\mathrm{tail}}^{\mathrm{act}}-T_{\mathrm{tail}}^{\mathrm{post}})$

其中μ₁、μ₂、μ₃为学习系数，取值范围0～1。

实施例：

某棒材方坯加热炉能力为130t/h，总炉长为21m，分为预热段、加热段、均热段，各段段长分别为：6.8m，7.5m，6.7m；其中预热段不进行炉温设定控制，加热段进行整体控制，不进行分区控制，均热段对应于坯料的头中尾，提供左、中、右分区控制功能。在各段的上、下部均安装三只热电偶，分别对应于钢坯的头中尾；在粗轧入口前安装辐射高温计，用来测量坯料轧前的全长温度分布；坯料出炉后，进行高压水除磷，然后被传送辊道送至粗轧进行轧制。

假定炉内钢坯为相同类别的碳钢，尺寸为160mm×160mm×10m，装钢温度为20℃，抽钢目标温度为1000℃，通过离线工艺模拟获得的对应于不同节奏下的标准炉温如下表所示：

方坯在加热炉内一般采用交错方式布料，钢坯的头尾不受前后钢坯的屏蔽，因此等效辐射系数会稍大，加热炉各控制段对应的等效辐射系数ε_i取值如下：

位置	炉尾上	炉尾下	预热上	预热下	加热上	加热下	均热上	均热下
									左部	1.05	0.97	0.95	0.87	0.92	0.88	0.91	0.86
中部	0.98	0.96	0.93	0.85	0.91	0.86	0.90	0.85
									右部	1.05	0.97	0.95	0.87	0.92	0.88	0.91	0.86

假定钢坯抽出后的除鳞时间为1.0s，坯料头、中、尾从抽钢到到达粗轧前测温点所需时间分别为15s，20s，25s；高压水除鳞对应等效对流换热系数h设定为4200w/m²·℃，不同钢坯的标准炉温加权系数ω_i取相同值1.0；典型钢坯在控制段，即加热段和均热段的炉温前馈补偿的感度系数分别为0.75，0.80；抽出钢锭的反馈影响权重系数λ设定为0.5；在确定均热段左、右控制区的设定炉温时的炉气修正感度系数β₁、β₂均取值为0.75，粗轧前测温点的自适应系数μ₁、μ₂、μ₃均取值0.25，炉内热跟踪的周期计算时间取10s，模型炉温设定周期也采用10s。

炉温设定计算是动态过程，即周期设定。在这里仅针对加热炉内的某一个状态进行炉温设定控制说明。假设当前节奏为165mm/min。对应于前面的离线加热升温曲线，采用插值方式，可以获得加权后的标准炉温为：

	预热段℃	加热段℃	均热段（中）℃
				上部	550	793	1008
下部	550	802	1008

各控制段典型钢坯的预计算段末平均温度、目标温度和前馈补偿值如下表所示：

	模型预计算℃	目标℃	前馈补偿值℃
				加热段	745	783	50.7
均热段	1002	1000	-2.5

均热段当前抽出钢坯的模型计算温度、目标温度和反馈补偿值如下表所示：

	模型跟踪计算℃	目标℃	前馈补偿值℃
				均热段	998	1000	1.25

这样获取的各控制段的设定炉气温度为：

	预热段℃	加热段℃	均热段（中）℃
				上部	550	843.7	1006.75
下部	550	852.7	1006.75

不失一般性，假设当前状态下，针对钢坯的头中尾的自适应值分别为3℃，0℃，-1℃，通过对钢坯在炉内以及抽出后到达粗轧测温点前的头、中、尾部的温度跟踪计算，可以获取当前状态下的如下信息：

这样获得当前状态下的所有控制区的设定炉温如下表所示：

当前钢锭到达粗轧前测温点位置后，获取对应时间信息、采集钢锭头、中、尾部的表面平均温度，结合模型后计算得到的表面计算温度，进行自适应学习计算，用于均热段的左右控制区的炉温控制。相关数据如下：

	后计算表面℃	测量表面℃	旧自适应值℃	新自适应值℃
					钢坯头部	982	985	3	3.75
钢坯中部	973	972	0	0
					钢坯尾部	980	982	-1	-0.5

通过热跟踪及炉温的短周期设定，使得炉内钢锭的温度控制具备了很高的精度，抽钢温度在目标温度的±10℃以内。很明显，如果不采用本专利的技术，在生产过程中，操作人员是无法准确获取加热过程中钢坯的头中尾温度分布的，也无法通过控制均热段左、中、右3个区域的炉气温度，使得钢坯在粗轧前的辐射高温计处获得希望的温度分布。

综上可见，本技术方案通过跟踪确定钢坯头中尾的温度，实现加热炉各段的炉温控制，同时结合粗轧入口的辐射高温计，精确控制钢坯的头尾温度分布；该技术对提高产品质量和提高轧制稳定性以及节能降耗具有十分显著的作用。

本发明可广泛用于线材方坯的热加工或热处理领域。

Claims (10)

1.一种棒线材方坯加热炉模型控制方法，包括利用PLC对加热炉的炉温进行分区控制，所述的PLC包括装钢PLC、出钢PLC和加热炉燃烧控制PLC，所述的加热炉分为炉尾段、预热段、加热段和均热段，待处理的钢坯依次通过加热炉的各段，进行加热处理，其特征是：

在粗轧入口前安装辐射高温计，用来测量坯料轧前的表面全长温度分布；

设置一模型计算机，用于与装钢PLC、出钢PLC、粗轧入口辐射高温计和加热炉燃烧控制PLC相互交换信息，实现方坯加热炉燃烧过程的优化控制；

在加热炉各段的沿炉宽方向上，上、下部均分别安装三只热电偶，分别对应钢坯的头中尾部位的温度检测；

在加热炉的预热段，不进行炉温设定控制；

在加热炉的加热段，进行整体温度控制，不进行分区控制；

在加热炉的均热段，对应于坯料的头中尾，提供左、中、右分区的炉温控制，以控制钢坯的头中尾温度；

其中，模型计算机获取装钢PLC信号触发装钢处理，获取出钢PLC信号进行出钢处理及通过获取粗轧入口辐射高温计测温信号进行钢坯头中尾温度的控制，周期计算通过获取加热炉燃烧控制PLC的热电偶信号，并根据钢坯在加热炉内的位置，动态计算钢坯的温度，并进行炉温设定；

其模型计算机实现方坯加热炉的模型控制方法步骤至少包括钢坯装入处理、周期计算处理和抽出处理。

2.按照权利要求1所述的棒线材方坯加热炉模型控制方法，其特征是所述的钢坯装入处理是指完成钢坯初始温度的计算和相应数据的建立过程；其中，对于冷坯所述钢坯的初始温度采用环境温度；对于热坯，钢坯的初始温度设置为装炉前辐射高温计测量温度，乘以经验修正系数；

所述的周期计算是指对炉内每块钢坯，按照预定的时间周期，跟踪计算钢坯的头中尾温度；根据当前节奏计算剩余在段时间，进行典型钢坯中部的前馈控制及均热段钢坯的头尾前馈控制；针对段内所有钢坯完成各段炉温的加权设定；

所述的钢坯抽出处理是指完成钢坯抽出温度计算，并结合炉外温度跟踪及自学习模型，实现均热段的炉温反馈控制。

3.按照权利要求2所述的棒线材方坯加热炉模型控制方法，其特征是所述的炉外温度跟踪及自学习模型是指从出炉开始到粗轧前的辐射高温计，跟踪钢坯的头中尾温度，并采集辐射高温计的温度测量值，与模型计算值进行比较，进行自适应学习，提高模型精度。

4.按照权利要求1所述的棒线材方坯加热炉模型控制方法，其特征是所述的模型计算机对钢坯采用二维差分温度模型，利用加热炉各段内炉宽方向的三只热电偶，对炉内钢坯的头中尾温度进行跟踪计算；

所述的模型计算机对加热炉各控制区的炉温设定，选择距离热电偶最近的钢坯作为典型钢坯，采用前馈控制，计算该钢坯的炉气设定温度，提高控制的实时性；

在加热炉的均热段，模型计算机针对预抽出钢坯，采用反馈控制，补偿均热段炉温，提高抽钢温度的精度；

所述的模型计算机对加热炉各控制段的炉温设定，采用典型钢坯的前馈控制、抽出钢坯的反馈控制与所有钢坯的离线加热升温曲线加权设定相结合的方法，提高控制的精度；

在加热炉的均热段，模型计算机预报钢坯头中尾在粗轧入口辐射高温计位置处的温度，求出钢坯头尾与中部温度的偏差，根据该偏差对钢坯头部、尾部相对应控制区域的炉气温度进行调节，提高钢坯对轧制过程的适应性；

所述的模型计算机采集粗轧前辐射高温计的温度，与钢坯模型预报的温度进行比较，对温度模型进行自适应学习，提高模型控制的精度。

5.按照权利要求4所述的棒线材方坯加热炉模型控制方法，其特征是所述的前馈控制方法，是指根据钢坯的当前温度和计算的剩余在段时间及标准炉温，通过温度模型的预测计算，求出到达段末时的温度，然后与工艺规定的段末目标温度进行比较，求出偏差，进而确定出该钢坯修正后的最佳炉气温度。

6.按照权利要求4所述的棒线材方坯加热炉模型控制方法，其特征是所述的反馈控制仅用于加热炉的均热段，针对预抽出钢坯，进行均热段的炉气温度的反馈控制。

7.按照权利要求4所述的棒线材方坯加热炉模型控制方法，其特征是所述的所有钢坯的离线加热升温曲线加权设定相结合的方法，是指采用离线确定的钢坯标准加热曲线T_s(k)加权平均和典型钢坯炉气前馈补偿、均热段抽出钢锭炉气反馈补偿相结合的办法，使得炉气温度的设定控制，既兼顾每个段内所有钢坯的情况，又能够控制实时性的要求；

其中，加权平均后第k段炉气温度设定值T_gas(k)的关系表达式为：

$T_{\mathrm{gas}}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{T_s}^i\left(k\right)\·{\mathrm{\ω}}_i\left(k\right)/\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_i\left(k\right)+\frac{\mathrm{\ΔT}}{{\mathrm{\α}}_k}+\mathrm{\λ}\·\frac{{\mathrm{\ΔT}}_2}{{\mathrm{\α}}_k}$

其中，ω_i为k段内第i块钢坯的权值，T_s ⁱ(k)为第k段内第i块钢坯的标准炉温，为k段内典型钢坯的设定炉温前馈补偿值，仅在均热段采用，其他控制段为0。

8.按照权利要求6所述的棒线材方坯加热炉模型控制方法，其特征是在所述的均热段，模型计算机预报抽出钢坯的头中尾在粗轧入口辐射高温计位置处的温度，求出钢坯头尾与中部温度的偏差，根据该偏差对钢坯头部、尾部相对应控制区域的炉气温度进行调节，提高钢坯对轧制过程的适应性；

其具体方法为：模型计算机以温度跟踪模型计算的结果为起点，求出钢坯头中尾在T_f(k)温度下的段末预报温度其中的i=1,2,3分别代表钢坯的头中尾；然后，根据工艺规定的钢坯在辊道的运行速度，分别计算钢坯头中尾的高压水除鳞温降和空冷温降确定出钢坯头中尾在粗轧入口处辐射高温计处的温度最后确定出加热炉均热段与钢坯头部和尾部相对应的控制段的炉气设定温度的修正量ΔT_head和ΔT_tail，并确定均热段头尾的炉气设定温度；

其具体的关系表达式为：

$T_{\mathrm{head}}^{\mathrm{pre}}=T_{\mathrm{exit}}^1-{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{air}}^1-{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{water}}^1+{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{head}}^{\mathrm{adapt}}$

$T_{\mathrm{body}}^{\mathrm{pre}}=T_{\mathrm{exit}}^2-{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{air}}^2-{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{water}}^2+{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{body}}^{\mathrm{adapt}}$

$T_{\mathrm{tail}}^{\mathrm{pre}}=T_{\mathrm{exit}}^3-{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{air}}^3-{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{water}}^3+{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{tail}}^{\mathrm{adapt}}$

$T_f^{\mathrm{head}}\left(k\right)=T_f\left(k\right)+{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{head}}$

${\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{head}}=\frac{(T_{\mathrm{body}}^{\mathrm{pre}}-T_{\mathrm{head}}^{\mathrm{pre}})}{{\mathrm{\β}}_1}$

$T_f^{\mathrm{tail}}\left(k\right)=T_f\left(k\right)+{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{tail}}$

$T_{\mathrm{tail}}=\frac{\left(T_{\mathrm{body}}^{\mathrm{pre}}{-T}_{\mathrm{tail}}^{\mathrm{pre}}\right)}{{\mathrm{\β}}_2}$

其中，β₁∈（0,1），β₂∈（0,1）为炉气修正的感度系数，分别为钢坯头中尾的学习系数。

9.一种采用权利要求1的方法工作的棒线材方坯加热炉模型控制装置，包括加热炉、装钢PLC、出钢PLC和加热炉燃烧控制PLC，其特征是：

在粗轧入口前安装辐射高温计，用来测量坯料轧前的表面全长温度分布；

设置一模型计算机，用于与装钢PLC、出钢PLC、粗轧入口辐射高温计和加热炉燃烧控制PLC相互交换信息，实现方坯加热炉燃烧过程的优化控制；

在加热炉各段的沿炉宽方向上，上、下部均分别安装三只热电偶，分别对应钢坯的头中尾部位的温度检测；

所述的模型计算机获取装钢PLC信号触发装钢处理，获取出钢PLC信号进行出钢处理及通过获取粗轧入口辐射高温计测温信号进行钢坯头中尾温度的控制，周期计算通过获取加热炉燃烧控制PLC的热电偶信号，并根据钢坯在加热炉内的位置，动态计算钢坯的温度，并进行炉温设定。

10.按照权利要求9所述的棒线材方坯加热炉模型控制装置，其特征是所述的模型计算机，利用加热炉段内头中尾三只热电偶，对炉内钢坯的头中尾温度进行跟踪计算，快速稳定地跟踪确定钢坯头中尾的温度，并实现加热炉各段的炉温控制，同时结合根据粗轧入口的辐射高温计，精确控制钢坯的头尾温度分布。